MongoDB Vector Search를 Haystack과 통합하여 LLM으로사용자 지정 애플리케이션을 빌드 하고 RAG(검색 강화 생성)를 구현 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 Haystack과 함께 MongoDB Vector Search를 사용하여 데이터에 대해 시맨틱 검색 수행하고 RAG 구현 빌드 방법을 보여줍니다. 구체적으로 다음 조치를 수행합니다.
환경을 설정합니다.
MongoDB Vector Search 인덱스 생성합니다.
사용자 지정 데이터를 MongoDB 에 저장합니다.
MongoDB Vector Search를 사용하여 데이터에 대한 질문에 답변 하여 RAG를 구현합니다.
배경
Haystack은 LLM,임베딩 모델 및 벡터 검색 사용하여 사용자 지정 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크 입니다. MongoDB Vector Search를 Haystack과 통합하면 MongoDB 벡터 데이터베이스 로 사용하고 MongoDB Vector Search를 사용하여 데이터에서 의미적으로 유사한 문서를 검색하여 RAG를 구현 . RAG에 대해 자세히 학습 MongoDB 사용한 검색-증강 생성(RAG)을 참조하세요.